ビッグデータ・IoT・人工知能（AI）・ロボット等の技術革新による第4次産業革命が注目を浴びている。このような状況の中、「将来的には労働人口の一定割合が人工知能（AI）やロボット等で代替され、大量の失業が発生する可能性がある」旨の主張を時々耳にする。すなわち、人間の労働を人工知能（AI）やロボット等が代替して雇用を奪うという議論（a）である。
他方、急速な人口減少や少子高齢化に直面している日本では、年金・医療・介護といった社会保障の支え手である現役世代は減少し、労働人口も不足するので、女性も高齢者も、できる限り長く働いてもらう必要があるという議論（b）もある。
この両者（a, b）の議論は互いに矛盾している。結論から述べるならば、第4次産業革命が進展する中で日本経済が目指すべき目標は、「ICT技術等を最大限活用して単位時間当たりの労働生産性を高め、長時間労働を是正しつつ、少ない労働時間でも一人当たりのGDPを維持・向上させる一方、余った時間をワークライフバランスに活用して、家族・子育てや仲間との交流を深める等、豊かな社会を構築すること」である。そして、その目標を達成するための税制を含む制度改革が求められる。
以上の目標を確認するため、いくつかの事実を確認する。まず、日本を含む先進諸国では1990年代以降、ICT等の技術革新やグローバル化の進展に伴い、知識集約型の高スキル（専門知識や特殊技能）を要する高賃金の職種や、労働集約型の低スキルで低賃金の職種が増加する一方、その中間の職種が減少する傾向が長期的に進んでおり、「雇用の二極化（Job Polarization）や賃金の二極化（Wage Polarization）、いわゆる「労働市場の二極化」が進行しつつあるという指摘がされてきた。
当初、この二極化については、（1）グローバル化仮説（グローバル化で貿易の自由化が進み、未熟練労働需要が減少）、（2）スキル偏向型技術進歩仮説（高い専門的知識や技能を有する人材をより多く必要とする技術進歩が起こり、高学歴者の労働需要が増加）、（3）低学歴層増加仮説（教育の質低下や移民流入で低学歴者が増加）、（4）労働組合組織率低下仮説（近年、労働組合の組織率が急激に低下）、（5）最低賃金低下仮説（インフレとの関係で実質的に最低賃金が低下）、等の仮説が主張されたが、（1）や（2）が主流であり、最近は（2）の「スキル偏向型技術進歩（Skill-Biased Technical Change）仮説」が最も説得的であるとする実証分析が多い（Acemoglu, 2002やAutor, Katz, and Kearny, 2006, 2008）。
他方、1990年以降、先進諸国の年間労働時間（短時間勤務のパートを含む）は低下傾向にあるが、OECDデータによると、2015年における日本の労働時間は年間1700時間を超えており、スウェーデンの1612時間、フランスの1482時間、ドイツの1371時間よりも突出して多い。にもかかわらず、「労働時間1時間当たりのGDP」（2010年基準）は、2014年において、スウェーデンが54.4ドル、フランスが60.3ドル、ドイツが58.9ドルである一方、日本は39.4ドルしかない。
この原因は一体何か。以下は筆者の仮説であるが、この原因は「先進諸国の多くでは、労働時間が少ないほど、単位時間当たりの生産性（一人当たりGDP /労働時間）を高めることができる」という仮説に深く関係していると思われる。
実際、ICT等の技術革新の進展などに伴い、AppleやAmazon、Google等のような革新的な企業が誕生しているが、それらは労働集約型というよりも知識集約型の産業（あるいは情報集約型の産業）で、柔軟な発想や斬新なアイディアが求められる。そのような発想やアイディアを生み出すためには、「時間的なゆとり」が必要である。人工知能（AI）やビッグデータ・IoT等の第4次産業革命が進展していけば、その傾向はますます強まるはずである。
では、「労働時間」と「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」の関係はどうか。以下の図表1は、OECD加盟35か国の時系列データ（1970年―2015年）をプロットしたものである。横軸は「年間平均の労働時間」、縦軸は「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」を表す。
なお、時系列データにおいて、先進諸国の「年間労働時間」は低下傾向にある一方、「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」は経済成長で上昇する傾向をもつことから、通常のプロットでは「見せかけの相関」を表す可能性が高い。この問題を取り除くため、各OECD諸国の「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」の値は、各年において、OECD諸国の平均が100となるように基準化したものを利用している。
図表1：生産性と労働時間の関係
（出所）OECD. StatExtractsのデータから筆者作成。
この図表1から明らかなとおり、「労働時間」と「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」は負の相関関係をもつ。両者が負の相関関係を有するとしても、「年間の労働時間が減少すれば、生産性（一人当たりGDP /労働時間）が高まる」という因果関係を表すものではないが、人工知能（AI）やビッグデータなど第4次産業革命が進展しつつある今、過剰な長時間労働時間が、知識集約型経済の飛躍的成長の「起爆剤」となる柔軟な発想や斬新なアイディアを生み出すとは限らない。むしろ、このような起爆剤を生み出すためには、「時間的なゆとり」が必要なはずである。
では、生産性（一人当たりGDP /労働時間）が増加すれば、一人当たりGDPも増加するのか。年間の労働時間が減少し、単位時間当たりの生産性（一人当たりGDP /労働時間）が増加しても、一人当たりGDPが低下しては意味がない。短時間勤務のパートでいうならば、時給が高いパートを選んでも、労働時間の減少により、トータルの年収（＝時給×年間の総労働時間）が低下するケースである。
このような現象が起こるか否かは、「一人当たりGDP＝生産性（一人当たりGDP /労働時間）×年間平均の労働時間」という関係から判別できる。まず、図表１のプロット・データから、yを「生産性（一人当たりGDP /労働時間）」、ｘを「年間平均の労働時間」として、近似曲線（y=1088.3×exp[−0.001x]）を求める。この近似曲線yとｘの積から、「一人当たりGDP」（＝y×x）が計算でき、その関係をプロットしたものが、以下の図表2である。この図表の横軸は「年間平均の労働時間」、縦軸は「一人当たりGDP」を表す。
図表2：一人当たりGDPと労働時間の関係
（出所）OECD. StatExtractsのデータから筆者作成。
この図表の「青色の曲線」（上に凸の曲線）が、一人当たりGDPと労働時間の関係を表す。この曲線が妥当な場合、横軸の「年間平均の労働時間」が約1000時間の辺が、縦軸の「一人当たりGDP」が最大になる労働時間であることが分かる。
これは、日本の現時点（2015年）の労働時間は約1700時間のため、700時間も減らすことができる可能性を示唆するが、この点については留意が必要である。
というのは、図表2の曲線のうち「青色の太線」部分は、図表1のOECD諸国の「年間平均の労働時間」データで実際に値が存在する部分であり、「青色の細線」部分は実際に値が存在しない部分を表すからである。例えば、横軸の1500時間に相当する値はOECD諸国の「年間平均の労働時間」データに存在するが、横軸の500時間に相当する値は存在しない。このため、図表1のデータから判別する限り、「青色の細線」が現実に存在する保証はないが、「青色の太線」部分と「青色の細線」部分の境界は、年間平均の労働時間が約1360時間である。
したがって、図表2の関係が妥当であれば、労働時間を約1360時間まで減少させても、一人当たりGDPは上昇する可能性がある。日本の現時点（2015年）の労働時間は約1700時間のため、年間平均で約340時間の減少に相当する。1日の労働時間が8時間の場合、約340時間は約42.5日の労働に相当し、週休3日制を実現できるような労働時間の減少であり、これだけの時間が確保できれば、子育て・介護などを含む仕事と生活の調和、すなわちワーク・ライフ・バランス（Work–Life Balance）の実現も遥かに容易になるはずである。
また、具体的な労働時間の減少ボリュームについては、基本的に労使の交渉に委ねることが望ましいが、それが実現しない場合、「労働時間規制」の見直しや「勤務間インターバル制度」（退社から翌日の出社まで一定時間の間隔を設ける仕組み）、「労働時間貯蓄制度」（長時間労働が一時的に続いたとき、その分、閑散期に休暇をまとめて取得できる仕組み）の導入のほか、税制を含む制度改革で誘導する方法も考えられる。
既に政府でも、勤務間インターバル制度を導入した企業に助成金を出す方針や、賃上げした企業の法人税負担を軽減する「所得拡大促進税制」拡大の動きもあるが、このような政策が可能であるならば、ICT技術等を最大限活用して、単位時間当たりの労働生産性を高め、長時間労働の見直しや労働時間貯蓄制度の導入を図る企業に対して、減税を含む一定の税制措置を行う政策を展開することも考えられる。
いずれにせよ、政府は今、「（1）同一労働同一賃金など非正規雇用の処遇改善」「（2）賃金引き上げと労働生産性の向上」「（3）時間外労働の上限規制のあり方など長時間労働の是正」等を掲げて「働き方改革」に力を入れているが、ICT技術等を最大限活用して、労働生産性の向上とワークライフバランスを同時達成するための改革の方向性についても、深く検討を進めてみてはどうか。
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